「AI人材」の採用だけにこだわるなかれ
成果から逆算するチームづくりの最適解

生成AI（人工知能）の導入は進んだものの、業務の変革や成果に結び付けられない企業は多い。背景にあるのは、ツールの問題だけではなく、成果に必要な役割と体制が設計されていないという組織課題だ。必要な役割をすべて正社員採用で満たそうとするのではなく、正社員、AI、外部専門人材をどう編成すべきか。成果から逆算する「ハイブリッド組織」の考え方を紹介する。

　生成AIを使う企業は増えた。だが、個人での利用にとどまったり、PoC（概念実証）止まりだったりして、業務変革や成果に結び付けられていない――。BREXA SOLVIAの漆島卓弥氏は、こうした企業にまず、「AIとの関わり方」と「データ基盤の成熟度」の2軸で自社の立ち位置を把握するよう勧める。同社は、自社で無期雇用するITエンジニアを派遣する「常用型派遣」を手がける。相談が多いのは、データが散在したまま経営者からAI活用を求められ、個人利用の域を出ない企業（図の左下）だという。

　いずれの企業も、課題解決には担い手が要る。「AIのツールを探している方は多いと思いますが、ツールを入れただけでは成果は出ません。結局問われるのは、AIを業務変革につなげる体制をどうつくるかです」と漆島氏は語る。ところがエンジニアの採用競争は依然激しく、正社員が採用できるまで事業を待つわけにもいかない。

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「誰を採るか」ではなく
成果に必要な役割からチームを編成する

　そこで漆島氏が提唱するのが、正社員、AI、外部専門人材を組み合わせる「ハイブリッド組織」だ。正社員採用を否定するのではなく、それを唯一の選択肢にしないという考え方である。

　起点になるのは、成果に必要な役割だ。「IT人材」「AI人材」といった“ラベル”で人を探すと、人材要件が膨らみやすい。すべてを正社員採用で満たそうとすれば体制構築に時間がかかり、外部人材を人数の補充として捉えれば専門性を生かせず、AIツールを入れるだけでは活用が個人任せになりがちだ。

　漆島氏は役割を5つに分ける。目的や成果、体制を決める「責任・設計」、業務課題をAIで解けるテーマに変える「業務理解・翻訳」、AIが利用できる情報を整える「データ・ナレッジ」、AIを業務に組み込む「技術・実装」、現場で使われる状態をつくる「定着・改善」だ。

　担い手は、それぞれの持ち味を見極め、役割ごとに決める。正社員は事業理解や意思決定、責任を担い、AIは調査や整理、生成を加速させ、外部専門人材は専門性や実装力を補う。AIが情報を集めて候補を出し、人が判断・承認するといった分担も事前に設計しておく必要がある。協働は自然には生まれないからだ。

　「この役割を担う人を今採用できるのか、外部人材を入れてすぐに始めるのか、AIで回すのか。それらを考えながら、私たちも壁打ちから入り、お客さまと一緒に組織をつくっています」（漆島氏）

　漆島氏は、「ハイブリッド組織を継続的に機能させるには、現場の活動を経営成果に接続する視点も欠かせない」と指摘する。「AIを使う社員が0％から50％になった、というだけでは経営側は納得しません。投資を続けるのか、止めるのかの判断材料まで渡す必要があります」

　1200人超の正社員エンジニアを抱え、900社以上を支援してきた同社で引き合いが多いのは、5つの役割のうち「データ・ナレッジ」に当たる「データ整備」の案件だ。派遣先の社員と同社エンジニアが二人三脚で進め、支援終了後も業務が回るよう、マニュアルや研修まで整える「定着・改善」も担う。「雇用形態に関わらず、誰が見ても分かるマニュアルや引き継ぎを、組織として残していくことが大切です」と漆島氏は強調する。

　AIは人を一律に置き換えるのではなく、役割分担次第で人の判断力や専門性を引き出す存在になり得ると漆島氏は見る。成果から必要な役割を定め、正社員、AI、外部専門人材を編成できるか。その「チーム編成力」が、AI時代の明暗を分けそうだ。

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